Formazione Online | Python Energy Avanzato: modelli predittivi ingegnerizzati di forecasting
Python Energy Avanzato: modelli predittivi ingegnerizzati di forecasting
Creare modelli avanzati basati di Deep Learning utilizzando la metodologia standard CRISP-DM per prevedere la produzione, domanda e prezzo di EE e Gas
- 21 Set 2023 > 27 Set 2023
- 14 ore
- Attestato di partecipazione
Se hai bisogno di sviluppare modelli previsionali avanzati, performanti e ingegnerizzati per ottimizzare il portafoglio, allora questo è il corso che fa al caso tuo.
Due giornate caratterizzate da esempi, applicazioni pratiche ed esercitazioni al PC per comprendere come Python può aiutarti a creare modelli innovativi avanzati anche su big data che permettono di combinare moltissime variabili esterne al fine di prevedere in modo automatico moltissime serie storiche della produzione, del consumo e del prezzo dell’energia.
Potrai contare sulle competenze pratiche di un professionista della materia con una consolidata esperienza nella programmazione in Python applicata al mercato energetico.
Il corso è strutturato in esercitazioni con supporto e feed-back immediato da parte del docente, quindi, per la buona riuscita del corso è necessario presentarsi muniti PC con già istallato Python.
L’ultima esercitazione del corso simula una nostra partecipazione a una challenge mondiale sulla previsione del prezzo dell’energia elettrica: misuriamo quanto siamo diventati bravi!
Per ottenere il massimo profitto dalla partecipazione è necessario avere una conoscenza di base di python e dei modelli di machine learning..
Per prepararti al meglio e utilizzare le potenzialità offerte da Python, iscriviti al percorso completo:
- Python Energy Base: strumento di Data Science per il mercato energetico (24 e 31 Gennaio 2024)
- Python Energy Intermedio: creare modelli predittivi applicati al mercato energetico (6 e 13 giugno 2023)
A chi si rivolge
Il corso si rivolge a chi ha già delle conoscenze avanzate in Python e di base dei modelli di Machine Learning all’interno del:
- Ufficio Forecasting
- Ufficio Logistica/supply
- Ufficio Trading
- Ufficio Portfolio Management
- Ufficio Risk Management
Perché partecipare
Partecipa al corso per
- costruire previsioni efficaci e avanzate con Python e valutarne l’efficacia rispetto alle prestazioni richieste
- impostare modelli di deep learning che rappresentano
- lo stato dell’arte per la previsione di serie storiche di domanda e prezzo
- applicare modelli di Deep Learning su big data, ossia su milioni di serie storiche che dipendono in modo complesso da tante variabili esterne esogene
Programma
21 settembre 2023
9.30 – 17-30
LA METODOLOGIA STANDARD CRISP-DM PER LA REALIZZAZIONE DEI PROGETTI ANALITICI E I MODELLI DI DEEP LEARNING DI FORECASTING
Forecast nel mercato energetico: intro
- Check Python, librerie e tools
- Introduzione ai modelli Deep Learning: perché e quando utilizzarli
- Introduzione alle variabili esogene
Forecast nel mercato energetico: i modelli di breve medio e lungo termine
- Impatto delle variabili meteo-climatiche sulla produzione, consumo e prezzo dell’energia
- Quali modelli utilizzare in presenza di tante variabili esogene
- Quali modelli utilizzare in presenza di tante serie storiche da prevedere
- Quali modelli utilizzare in funzione dell’orizzonte temporale
Forecast nel mercato energetico: modelli di deep learning base
- Modelli basati sul clustering di serie storiche
- Modelli basati su reti Feed Forward Neural Networks
- Modelli basati su reti Convolutional Neural Networks
- Esercitazione: previsione del prezzo dell’energia elettrica
27 settembre 2023
9.30 – 17-30
COSTRUIRE MODELLI DI DEEP LEARNING AVANZATI E APPLICARLI IN PYTHON PER LA CREAZIONE DI MODELLI DI FORECASTING SU BIG DATA
Forecast nel mercato energetico: modelli avanzati di deep learning
- Modelli Ibridi
- Modelli avanzati su big data
- Esercitazione: quanto siamo diventati bravi? costruiamo un modello simulando di partecipare a una challenge mondiale sulla previsione del prezzo dell’energia elettrica!
Date e sedi
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